科大讯飞周国华：人工智能高速发展 工业应用前景广阔

10月12日，在由东莞市人民政府、南方财经全媒体集团指导，21世纪经济报道与东莞市工业和信息化局联合主办的2021中国智造业年会暨半导体产业峰会上，科大讯飞华南人工智能研究院执行院长周国华表示，目前人工智能在教育、医疗、客服、车载等方面已有广泛应用，但工业上的人工智能应用暂时还没有完全爆发，需要从业者对其可应用场景进行更多的思考与探索。

人工智能高速发展机遇与挑战并存

随着中国向制造业强国迈进，人们愈发意识到了科技的重要性。周国华在演讲中首先指出，如今，多国竞争的科技竞争格局下，中美在人工智能领域处于领先地位，论文数和企业数方面领先全球。

2016年，美国发布《国家人工智能研究与发展策略规划》，欧盟于2018年发布《人工智能时代：确立以人为本的欧洲战略》。2017年，中国国务院发布《新一代人工智能的发展规划》，标志着中国抢占AI制高点的决心。

诚然，人工智能的发展并非一帆风顺。周国华指出，自60年前提出此概念，人工智能经历了3次浪潮，现在处于高速发展阶段。目前，人工智能在运算智能上已完胜人类，在感知智能中有很多场景亦超过人类。而在认知智能上，人工智能读写能力较好，但仍存在较多难题需要攻克。

周国华认为，人工智能的发展之路上，机遇与挑战并存，“人工智能可以为国家带来巨大经济效益，替代简单重复的劳动，提高工作与作业效率，让人们可以从事更具创造力的工作”。

不过，周国华分析称，目前在基础层，中国的人工智能产业链基础较为薄弱，大部分芯片依赖海外市场供应；在技术层，国内在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。同时，中国在应用层具有明显的发展优势。

具体到制造业行业，周国华表示，人工智能比较模式匹配算法，其最大特点是在数据量足够大时可帮助用户主动归结，因此在工业检测运用方面能够有较好表现。

人工智能已落地多场景 工业应用前景广阔

人工智能并不是万能的，它是有边界的，那么，具体当前哪些场景适合实现相关技术落地？

周国华认为，场景的判断有3个标准。首先，要有对应的算法解决方案，这样可以让结果快速收敛。随着人工智能发展，有大量学者与企业参与算法研究，算法能解决的场景也越来越多。其次，需要有行业大数据，人工智能的自我学习，是需要输入海量数据进行的，并且数据的获取必须是廉价的。 最后，需要人类专家对数据进行标注，使其能够不断学习迭代。

除了算法、大数据和专家培训，周国华指出，人工智能场景能成功的落地应用，还有个很关键的因素，就是需要被大量使用，而后实现数据反哺，产生涟漪效应。例如，讯飞输入法在推出伊始准确率仅达到可用水平，通过不断迭代，准确度突破了98%。

当前人工智能已落地多个场景，在教育、医疗、客服、车载等方面有着广泛运用。AI+司法就是其中一个例子，利用OCR技术将纸质卷宗电子化，提高了效率与准确性。

周国华认为，在AI+工业上，工业质检将会是一个比较好的应用场景。大多数质检的判断较为简单，且消耗大量人力。机器可以对正确样本的特征进行学习来发现质量不及格的异常产品，然后再通过异常再次训练，就能够检测出异常的不及格产品，极大地提高效率，节省人力。

除质检以外，人工智能在工业中还有许多应用场景。同时，与5G、云等新兴技术相结合，催生了更多新产品、新模式和新业态。例如，多源设备预测性维护、实时控制云机器人生产、全场数字孪生系统等等。人工智能在工业领域的应用前景十分广阔。不过目前，工业上的人工智能应用暂时还没有完全爆发，从业者需要对可落地的场景进行更多思考。“人工智能会像‘水和电’一样进入工业领域”，周国华表示。